(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
次の(1)〜(3)の工程を有する肌のなめらかさの評価方法。
(1)複数の被験者の肌の各々について、
(1a)偏光を用いて表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像を形成し、表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像を空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解し、分解した画像の基本統計量を求める工程、
(1b)通常画像の明るさの平均値を求める工程、
(1c)肌のなめらかさの主観的評価値を求める工程、
(2)(1a)の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値とに対する、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を行う工程、
(3)(2)で得た回帰式に基づき、任意の被験者の肌の表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を得る工程
【請求項２】
基本統計量として、画素強度の標準偏差を用いる請求項１記載の評価方法。
【請求項３】
空間周波数領域の異なる複数階層の画像への分解を画像ピラミッド法により行う請求項１又は２記載の評価方法。
【請求項４】
重回帰分析で用いる独立変数をステップワイズ法で選択する請求項１〜３のいずれかに記載の評価方法。
【請求項５】
表面反射光画像の基本統計量と内部散乱光画像の画像特徴量の双方を回帰式の独立変数とする請求項１〜４のいずれかに記載の評価方法。
【請求項６】
画像取得手段と演算手段を備えた肌のなめらかさの評価システムであって、演算手段が次のａ〜ｅの機能を有する肌のなめらかさの評価システム。
a.画像取得手段で取得した画像から表面反射画像及び／又は内部散乱光画像を形成する画像形成機能、
b.表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像から特定空間周波数領域の画像を取得する機能、
c.特定空間周波数領域の画像の基本統計量を算出する機能、
d.通常画像の明るさの平均値を取得する機能
e.表面反射光及び／又は内部散乱光の特定空間周波数領域の画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値に対する、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰式を記憶し、その回帰式を用いて、特定空間周波数領域の画像の基本統計量と通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を算出する機能
【請求項７】
画像取得手段が偏光板を備えている請求項６記載の肌のなめらかさの評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、美容目的で肌のなめらかさを客観的に評価する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
肌画像を解析することにより肌の見え方を客観的に評価する方法が提案されている。例えば、肌のつやを評価する方法として、肌画像から鏡面反射光成分の画像データを得、その画像データの各ピクセルの明るさの平均値を物理的な光沢度とすると共に、その画像データから、肌の毛穴や小じわ等を反映すると考えられる中間周波数成分の画像データを取り出し、各ピクセル成分の二乗の平均値を見かけの粗さとして評価する方法がある（特許文献１）。
【０００３】
更には、肌画像から鏡面反射光成分の画像データを得、その画像データから皮膚表面の微細形状を示す高周波成分の画像データを取り出し、その各ピクセル成分の分散の平均値に基づいて肌の美しさを評価する方法がある（特許文献２）。
【０００４】
また、肌の透明感を評価する方法として、肌画像の表面反射光成分と内部散乱光成分のデータを得、これらのデータの比率の平均値や標準偏差を求める方法がある（非特許文献１）。
【０００５】
【特許文献１】特開2004-166801号公報
【特許文献２】特開2005-429号公報
【非特許文献１】Akira Matsubara:ISFCC Congress 2006,"Skin translucency: what is it and how is it measured?"
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
肌の見た目の評価は、最終的には人の主観的な評価である。そのため、肌の見た目を画像解析により客観的な手法で評価する場合でも、その結果は専門判定者による評価結果と整合するものでなくてはならない。しかしながら、従来の画像解析による評価方法は、その評価結果が専門判定者による評価結果と必ずしも整合せず、十分な相関を示さないという問題があった。
【０００７】
これに対し、本発明は、肌の見た目のなめらかさを、画像解析を用いた客観的な手法で評価するにあたり、専門判定者による評価結果と高い相関を示す評価結果を得られるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者は、肌の見た目のなめらかさの主観的評価が、偏光を用いて取得する肌の表面反射光画像又は内部散乱光画像に含まれる特定空間周波数領域画像の基本統計量だけでなく、通常光による肌の通常画像の明るさにも依存するとして重回帰分析を行うと、専門判定者による主観的評価結果と高い相関で肌のなめらかさを評価できることを見出した。
【０００９】
即ち、本発明は、次の(1)〜(3)の工程
(1)複数の被験者の肌の各々について、
(1a)偏光を用いて表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像を形成し、表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像を空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解し、分解した画像の基本統計量を求める工程、
(1b)通常画像の明るさの平均値を求める工程、
(1c)肌のなめらかさの主観的評価値を求める工程、
(2)(1a)の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値とに対する、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を行う工程、
(3)(2)で得た回帰式に基づき、任意の被験者の肌の表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を得る工程
を有する肌のなめらかさの評価方法を提供する。また、本発明は、上述の肌のなめらかさの評価方法を行うのに有用なシステムとして、画像取得手段と演算手段を備えた肌のなめらかさの評価システムであって、演算手段が次のａ〜ｅの機能
a.画像取得手段で取得した画像から表面反射画像と内部散乱光画像を形成する画像形成機能、
b.表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像から特定空間周波数領域の画像を取得する機能、
c.特定空間周波数領域の画像の基本統計量を算出する機能、
d.通常画像の明るさの平均値を取得する機能
e.表面反射光及び／又は内部散乱光の特定空間周波数領域の画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値に対する、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰式を記憶し、その回帰式を用いて、特定空間周波数領域の画像の基本統計量と通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を算出する機能
を有する肌のなめらかさの評価システムを提供する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の評価方法によれば、肌画像の解析において、偏光を用いて取得する表面反射光及び／又は内部散乱光の特定空間周波数領域領域の画像の基本統計量と、通常光による肌の通常画像の明るさの平均値に対して、肌のなめらかさの主観的評価値を算出するので、この主観的評価値の算出値は、専門判定者による肌のなめらかさの評価値に対して０．７以上、好ましくは０．８以上、さらに好ましくは０．８５以上の高い相関性を有するものとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しつつ本発明を詳細に説明する。なお、各図中、同一符号は同一又は同等の構成要素を表している。
【００１２】
図１は、本発明の一実施例の肌のなめらかさの評価方法の工程説明図であり、図２は、それを実施する肌のなめらかさの評価システム１の模式的構成図（ａ）及びその画像取得手段を被験者側から見た側面図（ｂ）である。
【００１３】
この評価システム１は、被験者Ｐ0の画像を撮る画像取得手段１０と、画像取得手段１０で取得した画像データの解析を行う演算手段２０を備えている。
【００１４】
画像取得手段１０は、暗室１１、暗室１１内に設けられた被験者Ｐ0の座席１２、座席１２に座った被験者Ｐ0の顔を照明する光源１３とその顔を撮るデジタルカメラ１４、光源１３とデジタルカメラ１４の前面にそれぞれ着脱自在に設けられた偏光板１５Ａ、１５Ｂを備えている。
【００１５】
光源１３としては、日常生活における肌のなめらかさの見え方を評価する点から照明環境も日常生活に近づけることが好ましいため、例えば、座席１２に座った被験者Ｐ0の顔の前方の上方及び左右両側に位置する蛍光灯１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃを使用する。
【００１６】
演算手段２０としては、画像解析、多変量解析、画像処理等の演算機能を備えたパーソナルコンピュータ２１を使用することができ、より具体的には、次のａ〜ｅの機能
a.画像取得手段１０で取得した画像から表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像を形成する画像形成機能、
b.表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像から特定空間周波数領域の画像を取得する機能、
c.特定空間周波数領域の画像の基本統計量を算出する機能、
d.通常画像の明るさの平均値を取得する機能
e.表面反射光及び／又は内部散乱光の特定空間周波数領域の画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値に対する、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰式を記憶し、その回帰式を用いて、特定空間周波数領域の画像の基本統計量と通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を算出する機能
を有するものを使用することが好ましい。
【００１７】
ここで、eの回帰式は、予め別個の演算手段で算出したものを記憶させて用いるが、この回帰式の算出機能を演算手段２０に備えさせてもよい。その場合、演算手段２０には、bの特定空間周波数領域の画像の取得に関し、
b' 表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像を、空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解する機能をもたせ、また、
c'. b'で得た画像について、基本統計量を算出する機能、及び
e'. 複数の被験者について、c'で得た基本統計量とdで得た画像の明るさの平均値に対し、肌のなめらかさの主観的評価値の入力値の重回帰分析を行い、回帰式を算出する機能
をもたせても良い。
【００１８】
これらの演算機能は、市販の画像処理ソフト（例えば、Bibble（BibbleLabs社製）、Photoshop(AdobeSystems社製), MATLAB（MathWorks社製）や多変量解析ソフト(例えば、SPSS（SPSS社製）)を基に構築したものを使用することができる。
【００１９】
また、このパーソナルコンピュータ２１には通信回線２２が接続されており、任意の被験者の画像情報等を通信回線２２を通して取得することが可能となっている。パーソナルコンピュータ２１にはディスプレイ２３やプリンタ（図示せず）も接続されており、被験者の肌のなめらかさの評価結果や、表面反射光画像、内部散乱光画像、通常画像等を同時に、あるいは適宜切り替えて表示乃至印刷することが可能となっている。
【００２０】
この評価システム１を用いて、本発明の評価方法は次のように行う。
【００２１】
まず、図１の(1a)工程で、画像取得手段１０を用いて、光源１３の前面の偏光板１５Ａとデジタルカメラ１４の前面の偏光板１５Ｂの偏光方向を直交させた場合と、これらの偏光板１５Ａ、１５Ｂの偏光方向を平行にした場合のそれぞれについて被験者Ｐ0の顔画像を取得し、これらの画像データをパーソナルコンピュータ２１に送る。
【００２２】
パーソナルコンピュータ２１では、これらの偏光板１５Ａ、１５Ｂの偏光方向を直交させて得た画像を内部散乱光画像とし、また、これらの偏光板１５Ａ、１５Ｂの偏光方向を平行にして得た顔画像と、直交させて得た顔画像の差分から表面反射光画像を形成する。
【００２３】
次に、取得した内部散乱光画像、表面反射光画像、通常画像の画像強度が入射光量に正比例する変換処理、すなわちリニア変換処理をこれらに行う。
【００２４】
こうして得た顔画像のうち所定領域、例えば頬の最も明るい部分の56.25〜10000ｍｍ2又は2500〜40000ピクセルを解析対象領域とし、この領域の表面反射光画像と内部散乱光画像を、空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解する。
【００２５】
より具体的には、画像ピラミッド法を適用することにより、空間周波数の異なる複数の階層の画像を形成する（D.J.Heeger, J.R.Bergen, COMPUTER GRAPHICS PROCEEDINGS,p229-238(1995)、PERONA,P. Deformable Kernels for Early Vision. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 1995）。画像ピラミッド法は、サブバンド変換の一種で、高解像度から低解像度までの解像度の異なる複数のサブバンドの集合に画像を分解し、それぞれのサブバンドを他のサブバンドと独立的に処理し、あるいは分解したサブバンドを再合成する手法である。画像ピラミッドには、ガウシアンピラミッド、ラプラシアンピラミッド、スティーラブルピラミッド等、その基底関数によって様々な種類があるが、本発明においては、解析対象領域の肌に小じわ、しわ等がなく、なめらかさに方向性がないと考えられる場合には、等方的な周波数情報を保持するラプラシアンピラミッドを用いることが好ましく、解析対象領域に、小じわ、しわ等が含まれる場合には、方向性を加味したスティーラブルピラミッドなどを使用してもよい。
【００２６】
また、この場合の階層数や各階層の空間周波数領域は、目視評価の時に認識できる全ての凹凸を含むことが望ましく、今回の装置では階層数３以上とすることが好ましい。
【００２７】
なお、表面反射光画像又は内部散乱光画像を、空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解する手法としては、画像ピラミッド法の他に、ウェーブレト（wavelet）変換を行っても良い。
【００２８】
次に、こうして得た各階層の画像について、基本統計量を算出する。基本統計量としては、画素の強度分布の指標となるものを使用することができ、例えば、それぞれの画像における画素強度の標準偏差、分散等を使用することができる。
【００２９】
なお、上述した空間周波数領域の異なる複数階層への分解や、基本統計量の算出は、計算を簡略化するため、表面反射光画像や内部反射光画像を構成するＲＧＢのチャンネルのうち、画像の明るさの差異に最もよく対応するＧチャンネルのみを使用して行うことができる。
【００３０】
一方、図１の(1b)工程では、被験者Ｐ0の顔画像を、通常画像（偏光板１５Ａ、１５Ｂを使用せずに、蛍光灯１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃから成る通常光を用いて撮った画像）として取得し、その画像データをパーソナルコンピュータ２１に送る。パーソナルコンピュータ２１では、被験者Ｐ0の顔の画像のうち上述の解析対象領域について、明るさの平均値、即ち、画素強度の平均値を求める。
【００３１】
ここで、通常画像としては、画像取得手段１０で偏光板１５Ａ、１５Ｂを使用せずに撮った画像を使用する他、上述の表面反射光画像と内部散乱光画像の合成により得られた合成画像を使用しても良い。これにより、被験者の撮影の負担を減らすことができ、また、偏光板１５Ａ、１５Ｂを取り外す機構が不要となる。
【００３２】
また、通常画像の明るさの平均値としては、測色計で計測される画像のＬ値等を求めてもよい。
【００３３】
また、図１の(1c)工程で、被験者Ｐ0の肌のなめらかさの主観的評価値を求める。例えば、専門判定者が肌のなめらかさを５〜２１段階、例えば3〜＋3の１３段階（０．５刻み）に区分し、数値化した基準に従い、その専門判定者が被験者Ｐ0の肌の解析対象領域のなめらかさを官能評価し、数値化する。
【００３４】
以上の、(1a)の基本統計量の算出、(1b)の通常画像の明るさの平均値の取得、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値の取得は、複数の被験者について行う。そして、図１の(2)工程で、(1a)の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値とに対する、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を行う。
【００３５】
この重回帰分析の具体的な手法としては、例えば、ステップワイズ法により、(1a)の表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像の複数階層の基本統計量のうち、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値への寄与度の高い特定空間周波数領域の階層の画像を選択し、その特定空間周波数領域の階層の画像の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値を回帰式の独立変数とすることが好ましい。このように、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値への寄与度の高い特定空間周波数領域の階層の基本統計量だけでなく、(1b)の通常画像の明るさの平均値も回帰式の独立変数とすることにより、この回帰式から算出される肌のなめらかさの主観的評価値と、専門判定者による実際の肌のなめらかさの評価との相関性を高め、相関係数０．７以上、好ましくは０．８以上、さらに好ましくは０．８５以上とすることができる。
【００３６】
また、この相関性をさらに高める点から、(1a)の基本統計量としては、表面反射光画像と内部散乱光画像のそれぞれについて、肌のなめらかさの主観的評価値への寄与度の高い特定空間周波数領域の階層の画像を求め、表面反射光画像と内部散乱光画像の双方の特定周波数領域の画像の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値とを回帰式の独立変数とすることが好ましい。
【００３７】
なお、回帰式の独立変数とする(1a)の基本統計量としては、表面反射光画像と内部散乱光画像のそれぞれについて、一階層の基本統計量に限らず、二階層以上の基本統計量を用いても良い。
【００３８】
また、回帰式の相関性を高める点から、回帰式の基礎になる複数の被験者を、被験者の年齢層、性別、ファンデーション等の化粧料の使用の有無等によってグループ化し、そのグループごとに回帰式を算出してもよい。
【００３９】
次に、図１の(3)工程で、上述の回帰式を用いて任意の被験者Ｐ1 の肌のなめらかさの主観的評価値を求める。そのため、任意の被験者Ｐ1 について、回帰式の独立変数となっている表面反射光画像及び／又は内部散乱光画像の特定空間周波数領域の画像の基本統計量を、図１の(1a)工程で基本統計量を求めたのと同様に求める。また、図１の(1b)工程で複数の被験者Ｐ0 について、通常画像の明るさの平均値を求めたのと同様に、任意の被験者Ｐ1 についても通常画像の明るさの平均値を求める。そして、これらの数値と上述の回帰式から任意の被験者Ｐ1 について肌のなめらかさの主観的評価値を算出する。こうして得られる肌のなめらかさの主観的評価値の算出値は、専門判定者による実際の主観的評価値と高い相関を示すものとなる。
【００４０】
なお、回帰式で使用する、任意の被験者Ｐ1 についての基本統計量や、通常画像の明るさの平均値は、別個の画像取得手段で偏光を用いて取得した画像の画像データや、通常画像の画像データを、通信回線２２を通じてパーソナルコンピュータ２１に送信し、その画像データに基づいてパーソナルコンピュータ２１が算出するようにしてもよい。
【実施例】
【００４１】
実施例１
（１）表面反射光画像、内部散乱光画像、通常画像の取得
図２の画像取得手段を用い、光源の前面の偏光板１５Ａとデジタルカメラ１４の前面の偏光板１５Ｂの偏光方向を直交させた場合と、平行にした場合のそれぞれについて、被験者（10〜30歳代の女性20名）の全顔の画像を撮った。そして、これらの偏光板１５Ａ、１５Ｂの偏光方向を直交させて撮った画像を内部散乱光画像（2462×1632ピクセル）とし、また、これらの偏光板１５Ａ、１５Ｂの偏光方向を平行にして撮った画像と内部散乱光画像との差分から表面反射光画像（2462×1632ピクセル）を得た。さらに、こうして得た表面反射光画像と内部散乱光画像を合成して通常画像を得た。
取得した表面反射光画像、内部散乱光画像及び通常画像はリニア変換処理を行った。
【００４２】
（２）表面反射光画像と内部散乱光画像の各階層の標準偏差と、通常画像の明るさの平均値の算出
（１）で得た通常画像において、頬の最も明るい部分を中心とする100ピクセル×100ピクセル（約1.5cm×1.5cm）の矩形領域、及びそれと同位置で同面積の表面反射光画像及び内部散乱光画像を取得し、その表面反射光画像及び内部散乱光画像のＧチャンネルを、画像ピラミッド法により、次の５階層の空間周波数領域に分解し、各階層の画像の基本統計量として、その画像を構成する画素の強度の標準偏差を算出した。解析対象領域の各階層の代表的な画像を、１名の被験者の画像を例として、図３に示す。
【００４３】
LEVEL １: 1cycle/ピクセル（約6.67cycle/mm）以上    
LEVEL ２: 0.5cycle/ピクセル（約3.33cycle/mm）以上  1cycle/ピクセル（約6.67cycle/mm未満
LEVEL ３: 0.25cycle/ピクセル（約1.67cycle/mm）以上  0.5cycle/ピクセル（約3.33cycle/mm）未満  
LEVEL ４: 0.125cycle/ピクセル（約0.83cycle/mm）以上  0.25cycle/ピクセル（約1.67cycle/mm未満
LEVEL ５: 0.125cycle/ピクセル（約0.83cycle/mm）未満  
【００４４】
また、通常画像の解析対象領域については、Ｇチャンネルの画素強度の平均値を算出し、通常画像の明るさの平均値とした。
【００４５】
（３）主観的評価値の取得
前述の各被験者の解析対象領域の肌のなめらかさについて、９名の専門判定者が−３から＋３の13段階（０．５刻み）に数値評価した場合の評価結果を得、その９名の評価数値の平均値を算出し、これを肌のなめらかさの主観的評価値とした。
【００４６】
（４）回帰式の算出
こうして得た、肌のなめらかさの主観的評価値を、表面反射光画像の各階層の標準偏差と、内部散乱光画像の各階層の標準偏差と、通常画像の明るさの平均値に対して重回帰分析し、次の回帰式(I)を得た。
【００４７】
Ｙ=0.078×Ｘn−0.09×Ｘs3−0.07×Ｘd3＋1.63      (I)
（式中、Ｙ：肌のなめらかさの主観的評価値
Ｘn：通常画像の明るさの平均値
Ｘs3：表面反射光画像のLEVEL ３の標準偏差
Ｘd3：内部散乱光画像のLEVEL ３の標準偏差  ）
【００４８】
（５）相関係数
前述の20名の被験者について、（２）で得た表面反射光画像のLEVEL ３の標準偏差と内部散乱光画像のLEVEL ３の標準偏差と通常画像の明るさの平均値から、回帰式(I)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、（３）で得た専門判定者による実際の主観的評価値との相関係数を求めたところ、0.85であった。
【００４９】
（６）任意の被験者での検証
新たな９名の被験者（18〜37歳）について、（１）と同様に表面反射光画像、内部散乱光画像、通常画像を取得し、（２）と同様にして表面反射光画像と内部散乱光画像のLEVEL ３の周波数領域の画像の標準偏差を算出すると共に、通常画像の明るさの平均値を算出し、これらの算出値と回帰式(I)から肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
【００５０】
一方、（３）と同様にして、専門判定者（8名）から、肌のなめらかさの主観的評価値を取得した。
【００５１】
そして、専門判定者による肌のなめらかさの主観的評価値（8名の平均値）と、回帰式による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値との相関を求めた。
【００５２】
結果を図４に示すこの相関係数は0.9であった。
【００５３】
これらの結果から、回帰式(I)を用いた肌のなめらかさの評価数値は、専門判定者による実際の肌のなめらかさの評価結果と高い相関を示すことがわかる。
【００５４】
実施例２
（１）回帰式の算出
実施例１において、肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を、表面反射光画像のLEVEL ３の標準偏差と、通常画像の明るさの平均値に対して行う以外は実施例１と同様にして次の回帰式(II)を得た。
Ｙ＝0.07×Ｘn−0.118×Ｘs3−1.7      (II)
【００５５】
（２）相関係数
回帰式(II)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(II)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者（8名）による実際の主観的評価値との相関を求めた。その結果、相関係数は0.82であった。
【００５６】
（３）任意の被験者での検証
実施例１の（６）において回帰式(II)を使用する以外は同様にして、新たな９名の肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
【００５７】
そして、専門判定者による肌のなめらかさの主観的評価値と、回帰式(II)を用いた肌のなめらかさの主観的評価値の算出値との相関を求めた。この相関係数は0.84であった。
【００５８】
実施例３
（１）回帰式の算出
実施例１において、肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を、内部散乱光画像のLEVEL ３の標準偏差と、通常画像の明るさの平均値に対して行う以外は実施例１と同様にして次の回帰式(III)を得た。
Ｙ＝0.09×Ｘn−0.144×Ｘd3−0.36      (III)
【００５９】
（２）相関係数
回帰式(III)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(III)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者（8名）による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、0.77であった。
【００６０】
（３）任意の被験者での検証
実施例１の（６）において回帰式(III)を使用する以外は同様にして、新たな９名の肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
【００６１】
そして、専門判定者による肌のなめらかさの主観的評価値と、回帰式(III)を用いた肌のなめらかさの主観的評価値の算出値との相関を求めた。この相関係数は0.83であった。
【００６２】
比較例１
（１）回帰式の算出
実施例１において、肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を、表面反射光画像のLEVEL ３の標準偏差と内部散乱光画像のLEVEL ３の標準偏差に対して行う以外は実施例１と同様にして次の回帰式(IV)を得た。
Ｙ＝−0.115×Ｘs3−0.023Ｘd3＋1.92      (IV)
【００６３】
（２）相関係数
回帰式(IV)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(IV)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者（8名）による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、0.60であった。
【００６４】
（３）任意の被験者での検証
実施例１の（６）において回帰式(IV)を使用する以外は同様にして、新たな９名の肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
【００６５】
そして、専門判定者（８名）による肌のなめらかさの主観的評価値と、回帰式(IV)を用いた肌のなめらかさの主観的評価値の算出値との相関を求めた。この相関係数は0.78であった。
【００６６】
比較例２
（１）回帰式の算出
実施例１において、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰分析を、表面反射光画像のLEVEL ３の標準偏差のみに対して行う以外は実施例１と同様にして次の回帰式(V)を得た。
Ｙ＝−0.124×Ｘs3＋1.8      (V)
【００６７】
（２）相関係数
回帰式(V)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(V)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者（8名）による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、−0.60であった。
【００６８】
比較例３
（１）回帰式の算出
実施例１において、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰分析を、内部散乱光画像のLEVEL ３の標準偏差のみに対して行う以外は実施例１と同様にして次の回帰式(VI)を得た。
Ｙ＝−0.11×Ｘd3＋1.43    (VI)
【００６９】
（２）相関係数
回帰式(VI)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(VI)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、−0.38であった。
【００７０】
比較例４
（１）回帰式の算出
実施例１において、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰分析を、通常画像の明るさの平均値のみに対して行う以外は実施例１と同様にして次の回帰式(VII)を得た。
Ｙ＝0.07×Ｘn−3.25    (VII)
【００７１】
（２）相関係数
回帰式(VI)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(VII)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者（8名）による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、0.60であった。
【００７２】
検討１
実施例１〜３、比較例１〜４における回帰式の独立変数と、回帰式による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と専門判定者による実際の主観的評価値との相関係数を表１に示した。
【００７３】
【表１】
0005146667.tif 000002
注：○印は回帰式で独立変数としたもの
【００７４】
表１から、表面反射光画像の特定空間周波数領域の画像の標準偏差あるいは内部散乱光画像の特定空間周波数領域の画像の標準偏差だけでなく、通常画像の明るさの平均値を独立変数とすることにより、相関係数が顕著に高くなることがわかる。
【００７５】
また、標準偏差としては、表面反射光画像と内部散乱光画像の双方を独立変数とすることにより、相関係数が高くなることがわかる。
【００７６】
検討２（肌のなめらかさの主観的評価値に寄与する独立変数の検討）
各実施例及び比較例の回帰式の導出に関わった20名の被験者のうち、比較例１の回帰式(IV)によれば、肌のなめらかさの主観的評価値の算出値の数値が近いが、通常画像の明るさの平均値Ｘnの数値は異なる２名の被験者Ａ（Ｘn＝54：色白肌）、Ｂ（Ｘn＝46：色黒肌）について、比較例１の回帰式(IV)による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と、実施例１の回帰式(I)による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と、専門判定者による実際の肌のなめらかさの主観的評価値を抜き出し、図５に示した。
【００７７】
図５から、通常画像の明るさの平均値が低い色黒肌でも、通常画像の明るさの平均値が高い色白肌でも、表面反射光画像及び内部散乱光画像の特定空間周波数領域の画像の標準偏差を独立変数とする比較例１の回帰式(IV)に対し、これらの標準偏差に加えて通常画像の明るさの平均値も独立変数とする実施例１の回帰式(I)によると、その算出値が、専門評価者による実際の肌のなめらかさの主観的評価値に近くなることがわかり、特に、通常画像の明るさの平均値が低い色黒肌では、通常画像の明るさの平均値を独立変数として加えることにより、回帰式による算出値が専門判定者による実際の主観的評価値に近づくという本発明の効果が顕著であることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明によれば、肌のなめらかさの評価を客観的手法により行うことができ、かつその評価結果は専門判定者による評価結果と高い相関を有するので、洗顔料や皮膚化粧料の連用効果の評価に使用するなど、美容の効果評価のため、或いは、化粧料の研究開発に有用となり、また、顧客に化粧料の使用効果を示すなど、化粧料の販売促進にも有用となる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】実施例の評価方法の工程説明図である。
【図２】肌のなめらかさの評価システムの模式的構成図（ａ）及びその画像取得手段を被験者側から見た側面図（ｂ）である。
【図３】解析対象領域の各階層の画像である。
【図４】専門判定者による肌のなめらかさの主観的評価値と、回帰式による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値との相関図である。
【図５】比較例１の回帰式(IV)による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と、実施例１の回帰式(I)による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と、専門判定者による実際の肌のなめらかさの主観的評価値の対比図である。
【符号の説明】
【００８０】
１    肌のなめらかさの評価システム
１０    画像取得手段
１１    暗室
１２    座席
１３    光源
１３Ａ、１３Ｂ、１３Ｃ    蛍光灯
１４    デジタルカメラ
１５Ａ、１５Ｂ    偏光板
２０    演算手段
２１    パーソナルコンピュータ
２２    通信回線
２３    ディスプレイ
【図１】
0005146667.tif 000003
【図２】
0005146667.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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